[发明专利]一种基于迁移学习的多用户下行信道估计方法及装置有效
申请号: | 201911326772.3 | 申请日: | 2019-12-20 |
公开(公告)号: | CN113011448B | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
发明(设计)人: | 高飞飞;杨玉雯 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;H04B7/0413;H04L25/02 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王宇杨 |
地址: | 100084 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明实施例提供一种基于迁移学习的多用户下行信道估计方法及装置,该方法包括:获取多个用户上行信道信息;将所述多个用户上行信道信息输入预设下行信道估计模型,得到多个用户下行信道预估信息;其中,所述预设下行信道估计模型是通过带下行信道实数化向量标签的历史用户网络样本信息和带下行信道实数化向量标签的新用户网络样本信息训练得到的。将多个用户上行信道信息输入预设下行信道估计模型即可得到多个用户下行信道估计信息,本发明实施例通过训练好的预设下行信道估计模型能够实现高效率和高鲁棒性的多用户下行信道估计。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 迁移 学习 多用户 下行 信道 估计 方法 装置 | ||
【主权项】:
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